| 研究課題/領域番号 |
15K12161
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (70447580)
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| 研究分担者 |
小川 祐樹 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (40625985)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 社会情報システム学 / 経営情報 / データマイニング / ソーシャルセンシング / 営業支援 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，飲食店不動産営業を対象に，ベテラン営業マンの勘と経験（暗黙知）でなされている営業概念（ex.地域や物件，顧客のポテンシャル判定など）を，多種多様なデータ（ex.営業マンの営業活動記録，対象物件の状態・地域特性・評判，顧客の嗜好・探索行動タイプなど）をセンシングし，データマイニングすることで，営業パッケージ（形式知）としてモデル化することを目的としている．そのために，まず，多種多様なデータを低コストで永続的に収集するための無電センサ群の開発を行った．
具体的には，EnOcean社のエナジーハーベストなスイッチ群を活用し，省電力な人感センサの開発を行った．これらのセンサを利用することで，電源の確保が必要なくなるため，設置場所の自由度が高くなった．また，小型化することにより，目につきにくくすることができた．また，機械学習を用いた営業マンの知識の形式知化を試みた．
研究成果は，DICOMO2015，ARG 第7回Webインテリジェンスとインタラクション研究会，WSSIT2016にて発表を行った．その結果，ARG 第7回Webインテリジェンスとインタラクション研究会において，学生奨励賞を受容している．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究は，飲食店不動産営業を対象に，ベテラン営業マンの勘と経験（暗黙知）でなされている営業概念（ex.地域や物件，顧客のポテンシャル判定など）を，多種多様なデータ（ex.営業マンの営業活動記録，対象物件の状態・地域特性・評判，顧客の嗜好・探索行動タイプなど）をセンシングし，データマイニングすることで，営業パッケージ（形式知）としてモデル化することを目的とする．そのために，まず，多種多様なデータを低コストで永続的に収集するための無電センサ群の開発を行った．
平成27年度は，主に無電センサ群およびデータ収集法の開発を行った．従来のセンサの多くは，電源を必要としており，設置場所が限定されていた．また，ソーラーパネル付きセンサもあるが，十分な電力量を得ようとする形状が大きくなるとい問題があった．これらの問題に対して，EnOcean社のエナジーハーベストなスイッチ群を活用できないかと考え，開発を行った．これらのセンサを利用することで，電源の確保が必要なくなるため，設置場所の自由度が高くなった．また，小型化することにより，目につきにくくすることができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成28年度は， 収集したデータ群から営業概念（各種ポテンシャル）を推定するためにDeep Learning（深層学習）をベースとする異種混合型概念抽出法を開発する．本研究では，Deep Learningに群知能アプローチの知見を付加して，営業概念を抽出する手法の創出を目指す．群知能アプローチの代表的な手法として，ACO(Ant Colony Optimization) やPSO (Particle Swarm Optimization)があり，この手法を拡張することで，異種混合型データ群からの営業概念の抽出を試みる．
本手法の有効性評価については，まずは過去データを用いて精度評価を行う．これにより，実際の営業を阻害することなく精度検証することができる．この過去データを用いた精度検証により，一定以上の精度を確認したうえで，実運用による精度検証と有効性評価を開始する．具体的には，実際に不動産会社の営業に業務として使用してもらい，その使用感や成果をフィードバックしてもらう．業務として使用することで，営業成績にも影響を及ぼし，実利を踏まえた有効性評価が可能となる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
節約などにより残額が生じたため
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| 次年度使用額の使用計画 |
センサ購入費などに充当する
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